## PENGOLAHAN CITRA UNTUK PENGHITUNGAN LUAS DAUN KALE
Image processing for Kale Leaf Area Meter Calculation
Oleh: Annisa Nur Ichniarsyah * , Heny Agustin
Program Studi Agroekoteknologi-Fakultas Bioindustri, Universitas Trilogi Jalan Taman Makam Pahlawan No. 1 Kalibata, Jakarta 12760
*Alamat Korespondensi: annisanur@trilogi.ac.id

## ABSTRAK
Luas daun merupakan salah satu peubah untuk mengukur pertumbuhan vegetatif tanaman kale. Penghitungan  luas  daun  secara  manual  dilakukan  dengan  metode millimeter  block ,  gravimetri, maupun  regresi.  Penghitungan  yang  lebih  canggih  dapat  dilakukan  menggunakan Leaf  Area Meter seperti  LICOR  3000C  (LI-3000C)  yang  dapat  digunakan  di  lapangan.  Akan  tetapi, pengukuran  menggunakan  LI-3000C  pada  kale  hijau  dan  kale  ungu  menghadapi  beberapa kendala antara lain lebar daun kale yang melebihi lebar alat, bentuk daun kale ungu yang keriting menyulitkan penghitungan yang akurat, dan tingkat  kemahiran pengguna alat.  Oleh  karena itu, pengukuran  luas  daun  dengan  cara  lain  perlu  dikembangkan  yaitu  dengan  pengolahan  citra ( image processing ) menggunakan Visual Basic . Pengambilan citra daun dilakukan menggunakan kamera web eksternal  yang  diletakkan  pada  dudukan  dengan  ketinggian  tertentu.  Citra  yang diperoleh kemudian diolah menggunakan aplikasi Visual Studio. Kale hijau dan kale ungu diambil citra daunnya dan kemudian diukur luasannya.  Hasil pengolahan citra dibandingkan dengan hasil pengukuran  menggunakan  metode  manual millimeter  block dan    pembacaan  luas  daun menggunakan  Licor.    Koefisien  determinasi  pengukuran  luas  daun  menggunakan  Licor  dan pengolahan  citra  pada  kale    hijau  dan  kale  ungu    berturut-turut  sebesar  0.882  dan  0.547. Sedangkan  koefisien  determinasi  pengukuran  luas  daun  menggunakan  pengolahan  citra  dan manual pada kale  hijau dan kale ungu  berturut-turut sebesar 0.790 dan 0.793. Penggunaan Licor untuk penghitungan luas daun kale  ungu menunjukkan hasil yang paling rendah karena bentuk daun kale ungu yang keriting dan  lebar daun seringkali lebih besar daripada lebar alat.
Kata kunci: luas daun, kale hijau, kale ungu, citra, visual basic

## ABSTRACT
Leaf area is one of the variables to measure vegetative growth of kale. Manual calculation of leaf area  is  done  by  millimeter  block,  gravimetric,  and  regression  method.  More  sophisticated calculations  can  be  made  using  the  Leaf  Area  Meter  such  as  LICOR  3000C  (LI-3000C)  which  is portable  and  easy  to  operate.  However,  measurements  using  LI-3000C  on  green  kale  and  curly kale  face  several  obstacles  such  as  kale  leaf  width  exceeding  tool  width,  curly  kale  leaf  shape complicates  accurate  calculation,  and  results  depend  on  user  proficiency.  Therefore,  the measurement of the leaf area by other means needs to be developed such as by image processing
using  Visual  Basic.  Leaf  image  capture  is  performed  using  an  external  web  camera  placed  on  a stand  with  a  certain  height.  The  image  obtained  is  then  processed  using  the  Visual  Studio software.  Green  kale  and curly  kale  leaf  image  were  captured  and  then measured  the  leaf  area was  measured.  Results  of  image  processing  compared  with  the  result  of  measurement  using manual  method  of  millimeter  block  and  leaf  area  readings  using  Licor.  The  coefficient  of determination  of  leaf  area  measurement  using  Licor  and  image  processing  on  green  kale  and purple kale were 0.882 and 0.547, respectively. While the coefficient of determination of leaf area measurement  using  image  processing  and  manual  on  green  kale  and  purple  kale  respectively amounted to 0.790 and 0.793. The use of Licor to calculate the area of curly kale leaves shows the lowest yield because its leaf shape and width were often larger than the width of the tool.
Keywords : leaf area meter, green kale, curly kale, image, visual basic

## PENDAHULUAN
Tanaman  sayur  kale  memiliki sebutan sebagai superfood atau “ratunya para sayuran”. Kale dimanfaatkan dalam bentuk  daun  segar  yang  dipanen  secara berkali-kali  sejak  usia  sekitar  55  hari setelah  tanam  (HST).  Seperti  sayuran dalam  genus Brassica lainnya,  kale  juga mengandung zat anti kanker
( sulphoraphane )  yang  muncul  ketika sayuran  dipotong  (Prohens et  al 2008).
Kandungan  vitamin  C  yang  tinggi  pada daun kale diketahui mencapai 109.43 mg 100  g -1 (Acikgoz  2011). Kandungan antinutrisi  pada  kale  juga  tergolong rendah  sehingga  aman  dikonsumsi sebanyak  mungkin  tanpa  khawatir terjadi  keracunan  (Emebu  &  Anyika 2011).
Bagian  yang    dimanfaatkan pada  kale  adalah  daun.  Oleh  karena itu  salah  satu  pengamatan  penting pada  setiap  perlakuan  yang  diberikan
adalah  luas  daun  ( leaf  area  meter ).
Luas  daun  merupakan  salah  satu peubah untuk mengukur pertumbuhan vegetatif tanaman kale. Penghitungan luas daun secara manual  dapat  dilakukan    dengan metode millimeter  block ,  gravimetri, maupun  regresi.  Metode  manual cukup  mudah  diterapkan  dan  efektif pada  daun  yang  memiliki  bentuk relatif  sederhana  dan  teratur.  Akan tetapi,  jika  sampel  daun  yang  hendak dihitung  cukup  banyak,  penghitungan menggunakan metode manual
menjadi cukup sulit dilakukan. Kesulitan  lainnya  adalah  jika  bentuk daun  cukup  rumit  atau  memiliki  tipe daun  bergelombang  yang  membuat menggambar  pola  daun  di  kertas milimeter menjadi tidak mudah.
Pengukuran luas daun dengan teknologi  canggih  dapat  dilakukan menggunakan alat pengukuran
otomatis  seperti  Licor  LI-3000C.  Daun
yang hendak diukur luasannya dipindai  oleh  alat  dan  luas  area  yang melewati  sensor  alat  kemudian menjadi  data  luasan  daun.  Alat  ini cukup  mudah  dan  praktis.  Namun kekurangan  penggunaan  licor  selain harganya  yang  mahal  juga  karena lebar  alat  tersebut  terbatas  (12  cm) sehingga  tidak  bisa  digunakan  untuk tanaman berdaun lebar dan bergelombang. Keterampilan operator juga menentukan hasil luas daun yang diuji.  Sampel  yang  sama  dapat menunjukkan  hasil  yang  berbeda  jika kecepatan kerja alat berbeda.
Berbagai kelemahan Licor dalam pengamatan luas daun mengharuskan ada  alternatif  metode  lain  agar pengujian  menjadi  valid.  Oleh  karena itu,  perlu  dikembangkan  metode pengukuran  luas  daun  kale  salah satunya  dengan  pengolahan  citra.
Citra  digital  adalah  gambar  dua dimensi  yang  dapat  ditampilkan  pada layar  monitor  komputer  sebagai himpunan diskrit yang disebut dengan piksel (Gonzales  dan  Woods,  2002).
Piksel  adalah  elemen  citra  yang memiliki  nilai  yang  menunjukkan
intensitas warna. Diharapkan
pengujian  melalui  pengolahan  citra
mampu  meminimalisir  kekurangan penggunaan millimeter block maupun Licor.
Pengolahan citra digital
merupakan  proses  yang  bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra  dengan  bantuan  komputer. Proses analisa dalam pengolahan citra melibatkan  persepsi  visual  dengan data  masukan  maupun  data  keluaran yang diperoleh berupa citra dari objek yang diamati.
Teknik-teknik pengolahan  citra  dapat  meliputi beberapa  aspek  seperti  penajaman citra,  penonjolan  fitur  tertentu  dari sebuah  citra,  kompresi  citra,  serta koreksi  citra  yang  tidak  fokus  atau buram  (Ahmad  2005).  Pengolahan citra  merupakan  salah  satu  metode non  destruktif  yang  cukup  terjangkau dan  efisien  dalam  pengukuran  indeks luas daun (Campillo et al ., 2010).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada April-Juli  2017.  Penghitungan  luas  daun secara  manual  dan  pengolahan  citra dilakukan  di  Laboratorium  Terpadu,
Universitas
Trilogi, Jakarta dan penghitungan  luas  daun  menggunakan Licor  dilakukan  di  Laboratorium  Ilmu  dan Teknologi  Benih,  Institut  Pertanian  Bogor,
Bogor.  Bahan  yang  digunakan  antara  lain: daun kale hijau, daun kale ungu, milimeter block dan penggaris.  Alat  yang  digunakan antara  lain:  kamera web eksternal, seperangkat  laptop, software Visual Studio,  Licor  LI-3000c,  dan  dudukan kamera  yang  terbuat  dari  akrilik  dengan ketebalan 3 dan 5 mm.
Pengambilan Citra
Tahapan  pengambilan  citra  adalah sebagai berikut:
a. Sebanyak masing-masing 30 helai  daun  kale  hijau  dan  kale ungu  dipanen  dari  tanaman induk.  Kale  hijau  yang  dipanen berasal dari daun kelima
sedangkan  kale  ungu  yang dipanen  berasal  dari  daun keempat. Sebelum diambil citranya, kale dibersihkan terlebih dahulu.
b. Kale  diletakkan  di  atas  kertas milimeter block dan  akrilik setebal  5  mm  sebagai  latar belakang  dan  di  bawah  kamera
web eksternal berjarak 50 cm.
c. Perangkat komputer dan kamera web eksternal  dinyalakan  dan citra  kale  ditangkap  dengan kamera melalui lensa dan ditampilkan ke layar komputer.
d. Citra  daun  kale  direkam  dengan
ukuran  2592  x  1944  piksel  dan resolusi  96  dpi  dan  disimpan dalam file dengan ekstensi JPG.

## Pengolahan Citra
Tahapan  pengolahan  citra  adalah sebagai berikut:
a. Kalibrasi luasan diperoleh dengan  mengambil  citra  dari kertas  karton  berwarna  hitam dengan  ukuran  3  x  3  cm,  5  x  5 cm, 10 x 10 cm, 15 x 15 cm, dan 30  x  30  cm  untuk  menghitung konversi  nilai  piksel  ke  luasan cm 2 .  Hasil  pengambilan  citra tersebut menjadi dasar
pembuatan program pengolahan citra daun kale.
b. File citra  daun  kale  yang disimpan  dalam  format  JPG diubah  menjadi  format  BMP, ukuran  dan  resolusi  dalam  256 tingkatan  warna  merah,  hijau, dan  biru  (RGB)  menggunakan perangkat lunak Visual Studio.
c. Membuat  program  pengolahan citra  dalam  bahasa  C  yang  di dalamnya terdapat modul membuka file ,  modul  operasi, modul menghitung indeks warna merah,  hijau,  dan  biru  (RGB), dan  modul  penyimpanan  hasil perhitungan ke dalam file
Microsoft Excel .
d. Membuka  dan  memproses  citra daun kale menggunakan program  pengolah  citra  yang sudah  dibangun.  Nilai  RGB  daun kale  diperoleh  dari  citra  warna melalui pengukuran warna terhadap  titik-titik  pada  daun kale.  Nilai  dari  titik-titik  yang diperoleh kemudian dirata-
ratakan  ( )  dan  nilai GS<70.
e. Menampilkan  citra  biner  kale yaitu  citra  hitam  putih (0  dan  1) hasil  transformasi  dari  citra warna.  Objek  diset  berwarna putih  dan  latar  diset  berwarna hitam.
f. Penyempurnaan pengolahan citra dilakukan dengan
menghapus noise
g. Menghitung nilai luasan proyeksi citra  dengan  satuan  piksel  yang dikonversi ke dalam satuan cm 2 .
h. Data kemudian diklarifikasi menggunakan  regresi  linear  dan nilai  MAPE  ( mean  absolute percentage error ).
i. Data  hasil  pengolahan  citra dibandingkan  dengan  perolehan hasil antara penggunaan milimeter block dan Licor.
Pengukuran luas daun secara manual dilakukan dengan cara memplot daun kale hijau  dan  kale  ungu  ke  dalam  millimeter blok.  Kemudian  dilakuan  penghitungan luasan  dari  hasil  proyeksi  daun  ke  kertas milimeter blok dengan menghitung jumlah kotak  yang ditutupi oleh daun.  Sementara pengukuran  daun  dengan  Licor  dilakukan dengan  mengukur  sampel  kale  hijau  dan kale ungu dengan LI-3000C yang kemudian diperoleh langsung hasilnya secara digital.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penghitungan  Luas  Daun  dengan  Metode Milimeter Blok
Penghitungan luas daun dengan metode milimeter blok dilakukan dengan cara memplot  daun  kale  hijau  dan  kale  ungu  ke kertas  milimeter  blok.  Luasan  yang  ditutupi oleh  daun  tersebut  kemudian  dihitung sehingga diperoleh luasan daun dalam satuan cm 2 .  Sebanyak  masing-masing  30  sampel daun  kale  hijau  dan  kale  ungu  diukur luasannya.
Gambar 1 menunjukkan penghitungan luas daun yang dilakukan untuk kale hijau dan kale ungu.
(a)
(b)
Gambar 1 Penghitungan luas daun (a) kale hijau dan (b) kale ungu) dengan metode milimeter blok
Metode milimeter blok untuk pengukuran  luas  daun  terbilang  cukup mudah,  praktis,  dan  cukup  memberikan  hasil yang  memuaskan  dengan  catatan  jumlah sampel sedikit. Semakin besar jumlah sampel, penghitungan  dengan  metode  ini  cukup menghabiskan  banyak  waktu  dan  tidak efisien.
Penghitungan  Luas  Daun  dengan  Licor  LI- 3000C
Licor LI-3000C adalah instrumen pengukuran luas daun yang portable sehingga
dapat  digunakan  di  lapangan  tanpa  harus memetik  daun  yang  akan  diukur.  Alat dijepitkan  pada  bagian  pangkal  daun  yang akan  diukur  luasannya,  kemudian  benang pengatur  sensor  ditarik  mengikuti  panjang daun.  Setelah  alat  sampai  ke  ujung  daun, benang  dikembalikan  ke  tempat  semula dengan  perlahan-lahan.  Angka  luasan  daun akan  langsung  muncul  pada display Licor dalam  satuan  cm 2 .  Gambar  2  menunjukkan cara  penggunaan  Licor  dalam  pengukuran luas daun kale.

## z
Gambar 2. Pengukuran Luas Daun dengan LI-3000c
Penggunaan  Licor  untuk  pengukuran luas  daun  kale  cukup  mudah  dan  hasil  dapat diperoleh  dalam  waktu  singkat.  Kekurangan dari  alat  ini  adalah  hasil  pembacaan  dapat berbeda-beda tergantung keterampilan operator. Selain itu, Licor kurang sesuai untuk mengukur daun yang memiliki lebar lebih dari 12 cm karena melebihi ukuran lebar alat. Licor sangat  cocok  digunakan  untuk  pengukuran luas  daun  yang  bertulang  lurus  dan  tidak keriting  atau  melebar.  Pada  kale  ungu, pengukuran  menggunakan  Licor  cukup  sulit dilakukan  karena  kondisi  morfologi  daun tersebut.  Poin  penting  lainnya  adalah  harga Licor  LI-3000C  sangat  mahal  sehingga  tidak semua kalangan mampu membelinya.

## Pengolahan  Citra  untuk  Penghitungan  Luas Daun Kale
Citra  daun  kale  diambil  pada  bidang amatan  berukuran  30  x  40  cm  dari  jarak  50 cm.  Pengambilan  citra  dari  jarak  tersebut sudah  disesuaikan  dengan  bentuk  morfologi umum daun kale hijau dan ungu yang dipanen sehingga  dapat  teramati  seluruhnya  dalam kamera web .  Ketinggian  alat  maupun  letak kamera tidak boleh diubah untuk menghasilkan pengambilan citra yang seragam.  Dudukan  kamera web dibuat  dari akrilik  setebal  3  dan  5  mm.  Susunan  alat pengambilan citra dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Susunan alat pengambilan citra
Data citra kemudian disimpan di dalam laptop  dalam  format  JPG.  Saat  pengolahan data menggunakan Visual Studio, format citra diubah  menjadi  BMP.  Citra  kemudian  diubah
menjadi  citra  biner  dan  luasan  proyeksi  citra dalam  satuan  piksel  dikonversi  ke  dalam satuan  cm 2 .  Gambar  4  berikut  menunjukkan tampilan program saat eksekusi.
Gambar 4 Tampilan program saat eksekusi
Selanjutnya  dilakukan  operasi  reduksi noise yang tujuannya adalah untuk
menghapus  gangguan  akibat  adanya  benda-
benda  lain  yang  ada  di  bidang  amatan  atau
pantulan cahaya oleh objek yang menyebabkan  gangguan  ini  terbaca  saat proses thresholding .  Gambar  5  (a)  dan  (b) menampilkan hasil proses reduksi noise.
(a) (b)
Gambar 5 Operasi perbaikan citra, (a) citra daun kale hijau, (b) hasil perbaikan citra biner
Dari  hasil  reduksi noise ini  pula  citra daun  dan  batang  dapat  dipisahkan  sehingga bagian batang tidak masuk dalam penghitungan  luasan  daun  kale.  Hal  ini  yang menjadi kelebihan pengolahan citra dibandingkan  penghitungan  luasan  dengan milimeter  blok  maupun  Licor  yang  tidak membedakan  luasan  terukur.  Data  hasil olahan  disimpan  dalam  file Microsoft  Excel .
Hasil  penghitungan  menggunakan  milimeter blok  dan  Licor  kemudian  dibandingkan dengan  hasil  pengolahan  citra.  Pendugaan nilai  luas  daun  menggunakan  olah  citra dibandingkan dengan cara manual menunjukkan hasil yang cukup baik pada kale hijau  dan  ungu.  Nilai  koefisien  determinasi yang diperoleh berturut-turut sebesar 0.7932 dan 0.7901 (Gambar 6 a dan b).
(a) (b)
Gambar 6. Grafik perbandingan penghitungan luas daun menggunakan olah citra dan manual pada
(a) kale hijau dan (b) kale ungu Nilai koefisien
determinasi menunjukkan  kemampuan  pengolahan  citra yang  dibangun  untuk  menduga  luasan  daun dibandingkan  dengan  penghitungan  secara manual.  Hasil  yang  diperoleh  >  0.7  pada kedua  jenis  kale  menunjukkan  bahwa pengolahan citra memberikan nilai pendugaan luasan yang baik.
Hasil  penghitungan  persentase  error
(MAPE: mean  absolute  percentage  error ) sebesar  8%  untuk  kale  hijau  dan  12%  untuk kale  ungu.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil pendugaan luasan dengan olah citra pada kale hijau dan ungu jika dibandingkan dengan hasil penghitungan  manual  menunjukkan  hasil yang baik.
Pengukuran luas daun menggunakan Licor  jika  dibandingkan  dengan  pengolahan
R² = 0.7932 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 110.00 120.00 130.00 140.00 150.00 50.00 70.00 90.00 110.00 130.00 150.00 L u as Dau n ( O la h C it ra ) (c m² ) Luas Daun (Manual) (cm²) R² = 0.7901 30.00 50.00 70.00 90.00 110.00 130.00 150.00 170.00 190.00 30.00 80.00 130.00 180.00 230.00 L u as Dau n ( O la h C it ra ) (c m² ) Luas Daun (Manual) (cm²)
citra menunjukkan hasil yang cukup berbeda pada pengukuran untuk kale hijau dan ungu. Hal ini disebabkan oleh sulitnya  pengukuran menggunakan Licor untuk kale ungu. Ukuran daun  yang  cukup  besar  menyulitkan pengukuran dengan Licor sehingga pengukuran  harus  sering  diulang.  Hanya daun  berukuran  kecil  saja  (yang  berada  di pucuk)  yang  dapat  diukur  dengan  baik menggunakan  Licor.  Sedangkan  untuk
pengamatan  luas  daun  kale  yang  diperlukan adalah  daun  keempat.  Akibatnya,  nilai koefisien  determinasi  pada  kale  ungu  cukup kecil  yaitu  sebesar  0.5477.  Sebaliknya,  nilai koefisien  determinasi  pada  kale  hijau  cukup tinggi yaitu sebesar 0.8828 (Gambar 7 a dan b). Hal ini menunjukkan bahwa korelasi hasil pendugaan luas daun dengan olah citra pada kale hijau memberikan hasil yang cukup baik.
(a) (b)
Gambar 7. Grafik perbandingan penghitungan luas daun menggunakan olah citra dan Licor pada
(a) kale hijau dan (b) kale ungu
Hasil  penghitungan  persentasi  error (MAPE) pada kale hijau menunjukkan hasil yang  rendah  yaitu  sebesar  6%.  Artinya, model  pendugaan  yang  dibangun  dengan menggunakan  olah  citra  sudah  mampu menghasilkan  penghitungan  luas  daun yang  baik.  Sedangkan  untuk  kale  ungu,
nilai  MAPE  sebesar  14%  menunjukkan bahwa tingkat error yang tinggi disebabkan  oleh  ketidakmampuan  Licor untuk mengukur luas daun kale ungu yang diperlukan dalam amatan luas daun.
R² = 0.8828 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 110.00 120.00 130.00 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Lua s D aun ( O lah Ci tr a) (c m ²) Luas Daun (Li3000) (cm²) R² = 0.5477 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 110.00 120.00 130.00 30 40 50 60 70 80 90 100110120130140150 L u as Dau n ( O la h C it ra ) (c m² ) Luas Daun (Li3000) (cm²)

## KESIMPULAN
1. Model  pendugaan  yang  dibangun dengan  olah  citra  sudah  baik  untuk menghitung luas daun kale.
2. Nilai  koefisien  determinasi  hasil perbandingan penghitungan
dengan olah citra dan penghitungan manual menunjukkan  hasil  yang  baik pada kedua jenis kale 3. Metode  pengolahan  citra untuk
penghitungan luas daun merupakan metode yang mudah dan efisien 4. Penghitungan luas daun
menggunakan  olah  citra  tidak menghitung luasan batang,
sedangkan  pada  pengukuran menggunakan  metode  manual dan  Licor,  luasan  batang  ikut masuk ke dalam penghitungan
5. Luas  daun  kale  hijau  lebih
mudah diukur dengan menggunakan
penghitungan
manual  dan  licor  daripada  kale ungu  karena  profil  daun  yang lurus.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad  Usman.  2005.  Pengolahan  Citra  Digital dan  Teknik  Pemrogramannya.  Graha Ilmu. Yogyakarta
Acikgoz FE. 2011. Mineral, vitamin C and crude protein  contents  in  kale  (Brassica oleraceae  var.  acephala)  at  different harvesting  stages. African  Journal  of Biotechnology . 10 (75): 17170-17174.
Campillo  Carlos,  Garcia M  I,  Daza  C,  Prieto  M.
H.  2010.  Study  of  a  Non-destructive Method  for  Estimating  the  Leaf  Area Index  in  Vegetable  Crops  Using  Digital Images.  Hort  Science.  45  (10):  1459  – 1463
Gonzalez,  C  Rafael,  Woods,  Richard  E. Digital Image  Processing  2 nd Edition .  Prentice
Hall Professional Technical Reference
Suhandy  D,  Ahmad  U.  2003.  Pengembangan
Algoritma Image Processing untuk Menduga  Kemasakan  Buah  Manggis Segar.  Buletin  Keteknikan  Pertanian.  17 (2): 29-38
Emebu  P  K,  Anyika  J  U.  2011.  Vitamin  and antinutrient  composition of  kale (Brassica oleracea)  grown  in  delta  state,  Nigeria. Pakistan  Journal  of Nutrition. 10 (1): 76- 79.
Prohens  J,  Nuez  F.  2008.  Vegetables  I (Asteraceae,
Brassicaceae, Chenopodicaceae,  and  Cucurbitaceae).
Springer. New York.